[发明专利]可用于2D-3D转换的数字水印方法无效
申请号: | 201310340330.0 | 申请日: | 2013-08-06 |
公开(公告)号: | CN103366337A | 公开(公告)日: | 2013-10-23 |
发明(设计)人: | 孙建德;杨艳艳 | 申请(专利权)人: | 山东大学 |
主分类号: | G06T1/00 | 分类号: | G06T1/00 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人: | 李健康 |
地址: | 250061 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 转换 数字 水印 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种可用于2D-3D转换的数字水印方法,属于多媒体信号处理技术领域。
背景技术
随着信息技术的飞速发展,3D图像和视频技术正在引起越来越多的关注。目前,3D图像和视频资源不多,成为制约该项技术实现广泛应用和快速普及的一个重要因素。3D影像的获取方式主要有两种:一是直接拍摄3D影像,二是利用2D-3D转换技术在二维影像的基础上生成三维影像。直接拍摄3D影像时,需要使用两台摄像机进行组合拍摄,不但设备庞大且昂贵,而且操作复杂,需要摄影师具备专业高超的摄影技术和丰富的经验,因此3D拍摄的成本很高。而通过2D-3D转换技术,无需重新拍摄,通过技术处理就可由2D影像得到3D影像。目前,2D-3D转换技术的进步非常显著,正在逐步达到可实时地自动将2D电视节目或2D摄像机拍摄的全高清影像转换为自然的3D影像的水平。2D-3D转换技术使3D影像的制作成本大幅降低,又可充分利用现有的丰富的2D影像资源,迅速解决3D内容不足这一问题,因此成为目前主要采用的方式。
在3D影像显示技术正在占据越来越大的市场份额的同时,3D影像资源的版权保护问题也将变得日益重要。目前,这方面的研究只是刚刚开始。数字水印技术在二维图像和视频的版权保护方面的研究和应用已渐趋成熟,但是由于3D图像/视频是基于双目视差原理拍摄或并经一系列变化得到的,与普通的二维图像/视频相比存在很大的不同,因此目前应用较为普遍的二维图像的数字水印技术不能被直接应用于其中。
2D-3D转换技术是利用双目视差原理,在原有的二维图像和深度图的基础上,通过一定的绘制技术(比如,基于深度图像的绘制技术(DIBR)),得到左眼视图和右眼视图。当观看者的左右眼分别接收到左右眼视图时,人的大脑就会将这些视图融合成三维图像,从而形成立体感。出于版权保护的需要,我们希望研究出一种数字水印方法在原有的二维图像(即中心图)中嵌入水印后,在经过2D-3D转换后得到的左右视图和中心视图中都能够提取到水印。也就是说,该方法对于2D-3D转换的变换过程具有鲁棒性,即水印信息在变换过程中不受到破坏。
发明内容
在寻找对于2D-3D转换具有鲁棒性的数字水印方法的过程中,我们发现,Contourlet变换是一种平移不变的变换。由于左右眼视图可看作是中心图进行水平移动得到的,因此,我们提出了一种基于Contourlet变换的可用于2D-3D转换的数字水印方法。
本发明采用的技术方案是:
一种用于2D-3D转换的数字水印方法,其特征在于:该方法是基于Contourlet变换的,具体步骤为:
在水印嵌入端:
(1)将原始的中心图像进行Contourlet变换,得到对应的低频系数矩阵;
(2)将任意输入的字符串信息作为水印信息,并通过给定特定的密钥K将水印信息进行置乱,得到置乱后的水印信息wi;
(3)将wi作为一列信息,并将这列信息进行列复制得到N列水印信息,N为步骤(1)中低频系数矩阵的列数;
(4)采用盲水印嵌入方法,将上一步得到的N列水印信息嵌入低频系数矩阵中;
(5)将步骤(4)得到的嵌入低频水印信息的低频系数矩阵进行Contourlet反变换,得到带有水印信息的中心图像;
(6)将步骤(5)得到的中心图像进行DIBR变换,得到具有一定视差的左右眼虚拟图像;
在水印检测端:
(1)首先在接收端得到图像,然后将图像进行Contourlet变换,得到该图像对应的低频系数矩阵;
(2)采用与嵌入时的盲水印方法相对应的提取方法,进行水印信息的提取;
(3)将提取的水印信息进行反字符串处理,得到对应的字符串信息,从而验证水印信息的存在。
由于Contourlet变换的平移不变性,使得它可以有效的应对近似水平移动的DIBR的变换对水印的影响,同时采用与嵌入时的盲水印方法相对应的提取方法可以实现水印的盲提取。实验结果表明本发明提出的方法具有较好的可检测性和较强的鲁棒性。
附图说明
图1为本发明可用于2D-3D转换的数字水印方法的原理示意框图;
图2的(a)和(b)分别为原始的中心图像和对应的深度图;
图3为嵌入水印之后的中心图像;
图4的(a)和(b)分别为嵌入水印的图像经过DIBR变换之后得到的带有水印信息的左、右眼图像;
图5为不同的量化步长对应的带有水印信息的中心图像的PSNR值;
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